Isbn: 9780367738358 - artificial intelligence tools: decision support systems in condition monitoring and diagnosis (13 risultati)
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Condizione: New. Diego Galar Pascual holds an M.Sc and Ph.D from Saragossa University, Zaragoza, Spain. He has been a professor at several universities, including Saragossa University and the European University of Madrid, Spain. At Saragossa University..
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Artificial Intelligence Tools | Decision Support Systems in Condition Monitoring and DIagnosis | Diego Galar Pascual | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2020 | CRC Press | EAN 9780367738358 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. …
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Artificial Intelligence Tools: Decision Support Systems in Condition Monitoring and Diagnosis discusses various white- and black-box approaches to fault diagnosis in condition monitoring (CM). This indispensable resource:Addresses nearest-neighbor-based, clustering-based, statistical, and information theory-based techniquesConsiders the merits of each technique as well as the issues associated with real-life applicationCovers classification methods, from neural networks to Bayesian and support vector machinesProposes fuzzy logic to explain the uncertainties associated with diagnostic processes Provides data sets, sample signals, and MATLAB® code for algorithm testingArtificial Intelligence Tools: Decision Support Systems in Condition Monitoring and Diagnosis delivers a thorough evaluation of the latest AI tools for CM, describing the most common fault diagnosis techniques used and the data acquired when these techniques are applied. 549 pp. Englisch.…
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Artificial Intelligence Tools: Decision Support Systems in Condition Monitoring and Diagnosis discusses various white- and black-box approaches to fault diagnosis in condition monitoring (CM). This indispensable resource:Addresses nearest-neighbor-based, clustering-based, statistical, and information theory-based techniquesConsiders the merits of each technique as well as the issues associated with real-life applicationCovers classification methods, from neural networks to Bayesian and support vector machinesProposes fuzzy logic to explain the uncertainties associated with diagnostic processes Provides data sets, sample signals, and MATLAB® code for algorithm testingArtificial Intelligence Tools: Decision Support Systems in Condition Monitoring and Diagnosis delivers a thorough evaluation of the latest AI tools for CM, describing the most common fault diagnosis techniques used and the data acquired when these techniques are applied.…
